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국소적으로 진행된 자궁경부암의 방사선치료와 복합 항암화학요법의 동시치료 결과 (Concurrent Chemoradiotherapy in Locally Advanced Carcinoma of The Uterine Cervix : A Phase I/II Prospective Study)

  • 강원철;최은경;정원규;김종훈;장혜숙;김용만;김영탁;남주현;목정은;이무송
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제16권3호
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    • pp.311-323
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    • 1998
  • 목적 : 국소적으로 진행된 자궁경부암환자에서 방사선 치료와 5-FU, CDDP 복합항암요법의 동시 치료에 의한 종양관해율, 치료부작용, 예후인자, 실패양상과 생존율을 분석하기 위하여 전향적 제 2상연구를 시행하였다. 대상 및 방법 : 울산대학교 서울중앙병원 방사선종양학과와 산부인과에서 1992년 5월부터 1997년 1월까지 FIGO병기 IIB, III, IVA의 국소적으로 진행된 자궁경부암으로 진단받고 치료한 환자 73명중 방사선치료와 동시에 2회의 FP 항암요법을 시행한 68명을 대상으로 분석을 시행하였다. FIGO병기에 의한 분포는 IIB 46명, IIIA 2명, IIIB 15명, IVA 5명이었고, 이들의 연령분포는 31세에서 77세까지로 중앙값 58세이었다. 방사선치료시 외부조사는 전골반부에 4,140-5,040 cGy를 시행후 192Ir 고선량 근접치료기로 주 3회씩 6-7회의 강내조사를 시행하며 동시에 B점추가 조사를 시행하여 A점에 7,500-8,000 cGy, B점에 6,000-6,500 cGy가 되도록 조사하였다. FP(5-FU; 1,000mg/$m^2$/24 hours, 4 days+CDDP; 20mg/$m^2$/3 hours, 3 days) 항암화학요법은 방사선치료 시작 제 1일과 제 29일에 각각 4일간 투여하도록 하였다. 치료효과는 치료종료시점과 치료후 1개월, 3개월에 시행한 부인과 검사와 MRI로 판정하였다. 결과 : 전체 환자의 추적기간은 4개월에서 68개월 (중앙값 24개월)이었다. 생존율을 분석한 환자 64명의 5년생존율 및 무병생존율은 각각 52$\%$와 64$\%$였으며, FIGO병기 IIB인 환자의 5년생존율과 무병생존율은 각각 58$\%$, 71$\%$이었고, FIGO병기 III와 IVA인 환자는 각각 36$\%$, 46$\%$이었다. 재발양상은 전체 재발율이 27.9$\%$ (19/68)로, 국소재발이 5.9$\%$ (4/68), 원격전이가 10.3$\%$(7/68), 국소재발과 원격전이가 같이 있는 경우가 11.8$\%$ (8/68)로 나타났다. 치료종료 한달 후 치료 효과를 판정할 수 있었던 64명중 78$\%$ (50/64)가 완전관해를 보였다. 예후인자는 단변량분석시 5년생존율에 FIGO병기, 치료반응율, 골반내와 대동맥주위 림프절 전이유무가 통계적으로 의미 있었고, 다변량분석시 치료반응율과 치료중 혈색소 농도가 통계적으로 의의있게 나타났다. 치료에 따른 독성은 10$\%$내외로 치료후 대부분 자연 회복되었으나, 2차 항암약물투여중 폐부종이 발생한 1명과 치료종료후 8개월에 만성합병증인 장천공이 발생한 1명은 치료에 따른 부작용으로 사망하였다. 결론 : 국소적으로 진행된 자궁경부암에 대한 방사선치료와 복합항암요법의 동시치료는 수용 가능한 독성을 보였고, 진행된 경우 생존율의 향상을 관찰할 수 있었다. 좀 더 장기적인 추적관찰후 여러 예후인자들을 고려하여 초기 치료반응율을 높이는 치료방법의 선택이 필요하리라 생각되며, 동시 방사선-항암화학요법의 종양관해율과 생존율의 차이를 알아보기 위한 제 3상 무작위연구가 필요한 것으로 생각된다.

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인공지능이 의사결정에 미치는 영향에 관한 연구 : 인간과 인공지능의 협업 및 의사결정자의 성격 특성을 중심으로 (A Study on the Impact of Artificial Intelligence on Decision Making : Focusing on Human-AI Collaboration and Decision-Maker's Personality Trait)

  • 이정선;서보밀;권영옥
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.231-252
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    • 2021
  • 인공지능(Artificial Intelligence)은 미래를 가장 크게 변화시킬 핵심 동력으로 산업 전반과 개인의 일상생활에 다양한 형태로 영향을 미치고 있다. 무엇보다 활용 가능한 데이터가 증가함에 따라 더욱더 많은 기업과 개인들이 인공지능 기술을 이용하여 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하고 있다. 인공지능에 관한 기존 연구는 모방 가능한 업무의 자동화에 초점을 두고 있으나, 인간을 배제한 자동화는 장점 못지않게 알고리즘 편향(Algorithms bias)으로 발생되는 오류나 자율성(Autonomy)의 한계점, 그리고 일자리 대체 등 사회적 부작용을 보여주고 있다. 최근 들어, 인간지능의 강화를 위한 증강 지능 (Augmented intelligence)으로서 인간과 인공지능의 협업에 관한 연구가 주목을 받고 있으며 기업도 관심을 가지기 시작하였다. 본 연구는 의사결정을 위해 조언(Advice)을 제공하는 조언자의 유형을 인간, 인공지능, 그리고 인간과 인공지능 협업의 세 가지로 나누고, 조언자의 유형과 의사결정자의 성격 특성이 의사결정에 미치는 영향을 살펴보았다. 311명의 실험자를 대상으로 사진 속 얼굴을 보고 나이를 예측하는 업무를 진행하였으며, 연구 결과 의사결정자가 조언활용을 하려면 먼저 조언의 유용성을 높게 인지하여하는 것으로 나타났다. 또한 의사결정자의 성격 특성이 조언자 유형별로 조언의 유용성을 인지하고 조언을 활용하는 데에 미치는 영향을 살펴본 결과, 인간과 인공지능의 협업 형태인 경우 의사결정자의 성격 특성에 무관하게 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 적극적으로 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 인공지능 단독으로 활용될 경우에는 성격 특성 중 성실성과 외향성이 강하고 신경증이 낮은 의사결정자가 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능의 역할을 의사결정과 판단(Decision Making and Judgment) 연구 분야의 조언자의 역할로 보고 관련 연구를 확장하였다는데 학문적 의의가 있으며, 기업이 인공지능 활용 역량을 제고하기 위해 고려해야 할 점들을 제시하였다는데 실무적 의의가 있다.